Google BigQuery: Qué es, cómo funciona y por qué es clave en la ciencia de datos

Google BigQuery es una herramienta que te permite analizar de forma eficiente, rápida y escalable un gran volumen de datos sin necesidad de tener que gestionar una infraestructura. Una herramienta cada vez más relevante en el panorama actual en el que la recopilación de datos crece de manera exponencial. Te contamos qué es, cómo funciona y por qué debes dominarlo si te dedicas a la Ciencia de Datos.

¿Qué es Google BigQuery? Un almacén de datos en la nube sin límites

En primer lugar, es necesario indicar que se trata de un almacén de datos en la nube diseñado para análisis a gran escala. A diferencia de las bases de datos tradicionales, BigQuery está optimizado para ejecutar consultas sobre un gran volumen de información en cuestión de segundos.
Este servicio de análisis de datos permite trabajar con datasets masivos sin preocuparse por la infraestructura subyacente. No hay servidores que mantener ni configuraciones que gestionar ya que todo se ejecuta sobre una arquitectura distribuida que escala automáticamente. Algo que hace de ella una herramienta imprescindible en Ciencia de Datos, al contar con una gran capacidad para realizar análisis a escala de petabytes.

La arquitectura de BigQuery: Computación sin servidor y escalabilidad de petabytes

Cuenta con un modelo de computación sin servidor, lo que significa que el usuario no necesita aprovisionar recursos. Es decir, las consultas se ejecutan de manera automática y tan solo se usa la capacidad necesaria en cada momento. De esta forma se puede escalar de una forma prácticamente ilimitada ya que permite la adaptación de su potencia sin ningún tipo de intervención manual. Si trabajas en ingeniería de datos o análisis de negocio, debes conocer esta herramienta ya que te favorece al realizar pequeños análisis o consultas complejas sobre petabytes de datos.

Google Cloud Platform: El ecosistema donde BigQuery cobra vida

Debes tener en cuenta que no se trata de una manera aislada y que se integra dentro de Google Cloud Platform, un entorno en el que también podrás disponer de herramientas para almacenamiento, procesamiento, visualización y Machine Learning.
Gracias a ello, podrás construir pipelines completos de datos. Por ejemplo, se pueden ingerir datos desde diferentes fuentes, procesarlos y analizarlos en BigQuery, y posteriormente visualizarlos en herramientas conectadas dentro del mismo ecosistema. Lo que te facilitará mucho la tarea.

Separación de cómputo y almacenamiento: La base de su eficiencia

Cuando hablamos de separación de cómputo y almacenamiento nos referimos a que los datos se almacenan de forma independiente a la capacidad de procesamiento para poder optimizar costes y rendimiento. Otra de sus principales ventajas es que podrás adaptar su uso a las necesidades reales del proyecto ya que se paga por el almacenamiento y las consultas ejecutadas.

BigQuery y SQL: El lenguaje universal para tus datos

BigQuery soporta SQL como lenguaje principal, algo que es una gran ventaja ya que este es uno de los más conocidos y utilizados. Gracias al uso del lenguaje SQL, la curva de aprendizaje se reduce, se facilita su integración en cualquier equipo y se pueden realizar consultas muy complejas, de forma intuitiva y sobre un gran volumen de datos.

Dominando SQL Estándar, DDL y DML para interactuar con BigQuery

A la hora de sacarle el máximo partido o BigQuery, será necesario que sepas crear datasets y explotarlos analíticamente. Por suerte, el sistema utiliza SQL Estándar, compatible con ANSI SQL 2011, lo que garantiza consistencia y portabilidad que se apoyan principalmente en dos componentes:

• – DDL: utilizado para definir estructuras como tablas o esquemas.
  – DML: empleado para insertar, actualizar o eliminar datos.

Más allá de SQL: Programación con Python y Java en BigQuery

Aunque SQL es su lenguaje principal, también se puede integrar con lenguajes como Python y Java. Así, es una muy buena opción cuando trabajas en entornos de automatización de procesos o en el desarrollo de aplicaciones que consumen datos.
De este modo, un pipeline de datos puede utilizar Python para extraer información, transformarla y cargarla en BigQuery, donde posteriormente se analiza mediante SQL.

Capacidades avanzadas de BigQuery

Más allá del almacenamiento y consulta, BigQuery cuenta con otras funcionalidades avanzadas que ayuda a mejorar sus posibilidades en el ámbito del análisis de datos.

BigQuery ML: Machine Learning directamente en tu almacén de datos

Permite crear y ejecutar modelos de Machine Learning directamente sobre los datos almacenados, sin necesidad de exportarlos. Esto simplifica el flujo de trabajo en proyectos de Ciencia de Datos, ya que reduce la fricción entre análisis y modelado. Por ejemplo, se pueden construir modelos de predicción utilizando únicamente consultas SQL.

Ingesta de datos en tiempo real y Transferencia de datos BigQuery

BigQuery permite trabajar con datos en tiempo real gracias a su capacidad de ingesta continua, a través de servicios como Google Cloud Pub/Sub que facilitan la llegada de datos en streaming. Además, la Transferencia de datos BigQuery automatiza la carga desde múltiples fuentes, simplificando el desarrollo de procesos ETL.

Consultas federadas: Accede a datos externos sin moverlos

Las consultas federadas son las que permiten analizar datos almacenados fuera de BigQuery, como en Google Cloud Storage, sin necesidad de moverlos. De esta forma es posible reducir costes y tiempos, sobre todo cuando los datos están distribuidos en diferentes sistemas.

Mejora las competencias clave

para destacar como especialista en Data Science

Maestria Data Science

Integraciones clave en el ecosistema de Google Cloud

Como ya hemos señalado se puede combinar con otras herramientas del ecosistema, lo que ayuda a mejorar su valor. Te contamos cuáles son algunas de las principales para que puedas sacarle el máximo partido.

Conectando BigQuery con Google Cloud Storage y Pub/Sub

BigQuery se integra de forma natural con servicios de almacenamiento y mensajería. Por ejemplo, se pueden almacenar un gran volumen de datos en Cloud Storage y analizarlos directamente, o recibir eventos en tiempo real a través de Pub/Sub. De esta forma, es posible construir arquitecturas de datos orientadas a eventos.

Visualización y procesamiento: Looker Studio, Looker y Google Cloud Dataflow

Para la visualización, herramientas como Looker Studio (antes Data Studio) permiten crear dashboards interactivos conectados a BigQuery. En cuanto a inteligencia de negocio, Looker puede ayudarte mucho a mejorar sus capacidades, del mismo modo en que Google Cloud Dataflow se encarga del procesamiento de datos en streaming y batch.

BigQuery como herramienta clave de la Ciencia de Datos y la ingeniería

Su capacidad para gestionar datos a gran escala, combinada con herramientas de análisis y Machine Learning, la convierte en una opción habitual en proyectos de Ciencia de Datos, ingeniería de datos y análisis de negocio.

Roles profesionales: Del analista de datos al consultor de Big Data

Si eres analista de datos, ingeniero de datos o consultor de Big Data deberás dominar BigQuery ya que te permite trabajar de forma eficiente con datos y de una forma escalable. El Máster de Ciencia de Datos de DKS te permitirá formarte en este tipo de herramientas para abordar proyectos reales de la forma más profesional ya que podrás adquirir habilidades cada vez más demandadas en el mercado digital.

FAQs
¿Es Google BigQuery gratuito o tiene versión de prueba?

Google BigQuery ofrece un nivel gratuito (Free Tier) bastante generoso todos los meses para que puedas empezar a aprender y hacer pruebas. Actualmente, este nivel gratuito incluye 10 GB de almacenamiento y 1 TB de procesamiento de consultas al mes sin coste alguno. Además, si te creas una cuenta nueva en Google Cloud Platform, sueles disponer de un saldo promocional inicial para probar sus funciones más avanzadas sin tener que pagar de tu bolsillo.

¿Necesito saber programar para empezar a utilizar Google BigQuery?

No estrictamente para empezar, pero sí para sacarle todo el partido. Google ofrece una interfaz gráfica muy intuitiva en la nube (Google Cloud Console) desde la cual puedes crear conjuntos de datos, subir tablas desde tu ordenador y explorar la estructura de los datos con unos pocos clics. Además, al integrarse con herramientas como Looker Studio, puedes crear gráficos y dashboards arrastrando y soltando. Sin embargo, para realizar cruces de datos y análisis reales, el requisito mínimo indispensable es aprender a escribir consultas en lenguaje SQL.

¿Qué diferencias hay entre BigQuery y una base de datos relacional tradicional (como MySQL)?

La principal diferencia radica en su propósito y arquitectura. Las bases de datos tradicionales como MySQL o PostgreSQL son sistemas OLTP (Online Transaction Processing), diseñados para procesar transacciones del día a día muy rápidas (como registrar compras en una tienda online). BigQuery, en cambio, es un sistema OLAP (Online Analytical Processing) o Data Warehouse analítico, diseñado no para registrar transacciones individuales, sino para escanear y analizar miles de millones de filas de datos históricos de forma simultánea.

¿Cómo calcula Google BigQuery los costes de una consulta?

En el modelo de precios bajo demanda, BigQuery cobra en función de la cantidad de datos escaneados (o procesados) durante la consulta, no por el tiempo de ejecución de la misma. Como es una base de datos columnar, si haces un SELECT * (seleccionar todas las columnas), BigQuery leerá toda la tabla y el coste será alto. Para ahorrar costes, siempre se recomienda usar sentencias SELECT solo con las columnas necesarias y aplicar filtros o particiones.